基于双树复小波变换的源相机识别 Matlab 代码再现

Matlab Hill代码展示了两种未抽取形式的二维对偶树复数小波变换（DT-CWT），结合了未抽取离散小波变换的精确平移不变性和DT-CWT的方向选择性和复杂子带。离散小波变换（DWT）在图像处理中广泛应用于分析、降噪和融合，但受限于移位方差。UDWT通过精确的移位不变性改进了这一问题，但缺乏方向选择性。DT-CWT提供了更紧凑的表示形式和改进的方向选择性，每个尺度有六个方向子带，以及复数值系数用于变换域中的幅度和相位分析。

该Python库支持在Python环境中进行1D、2D和3D双树复数小波变换及其逆运算。可通过pip安装，并支持Ubuntu和Debian操作系统。详细安装方法包括使用apt-get或pip。还提供了测试套件，以验证代码在不同系统上的有效性。

基于双树复小波变换的图像融合工具包，功能蛮全的，用 MATLAB 跑起来也挺顺畅。像afb2D.m和sfb2D.m，就是常用的小波分解和重构的核心代码，写得还蛮清晰。入口程序pm.m调用起来也不复杂，调一下参数就能开始融合操作。 DTCWT这套东西，方向性和多尺度做得比较好，图像细节比普通小波靠谱多了。融合效果也还不错，尤其适合多源图像——比如红外+可见光、不同角度拍摄的画面啥的。你要是做遥感、医疗图像或者游戏里光照合成，这个挺合适。 里面还有个VPSNdemo.m，应该是做伪影抑制的，用来提高清晰度和观感，玩得溜点还能套进去自己的改进。哦对了，license.txt里记得看一下协议，别踩坑了

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。

基于小波变换的数字水印嵌入与提取的 MATLAB 代码，挺适合做图像方向的练手项目。用的是小波分解的方式，把水印藏在高频系数里，既不容易被看出来，又能抗压缩和篡改。代码结构还挺清晰，水印嵌入、提取都有注释，跑起来也不费劲。如果你用过wavedec和waverec，上手基本没啥门槛。

基于小波变换的信号压缩 步骤： 信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。 高频系数阈值量化: 对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。 常用硬阈值量化方法。 小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。 压缩与消噪的区别: 主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。 有效的信号压缩方法: 小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。 自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。

主要探讨如何利用Matlab软件进行小波变换的实际应用。小波变换作为一种强大的信号处理工具，在多个领域展现出巨大潜力。将结合具体实例，阐述如何使用Matlab实现小波变换，并分析其在信号降噪、图像压缩等方面的应用效果。 关键词： Matlab，小波变换，信号处理，图像处理

这段Matlab源代码使用霍夫变换识别Scantron答题卡。Scantron答题卡通常垂直摆放，因此无需额外校正其位置。代码分别标定了答题卡的考号和答案区域。

这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。